5、密码学技术与数据安全应用解析

密码学技术与数据安全应用解析

1. 哈希算法新特性

SHA - 3 虽和其前身 SHA - 2 有相同的摘要大小,但它还有两个新的算法变体:SHAKE128 和 SHAKE256。这两种算法内部以 128 位和 256 位运行,不过消息摘要长度可以任意选择。比如,可以使用 SHAKE 算法生成宽度为 20、21 或 60 位的哈希值。

2. 填充技术

在密码学中,填充指的是向加密数据中添加无意义的数据,这通常有助于进一步保护加密数据集中的明文消息。当前有多种填充技术,下面介绍几种常见的方法:
- 位填充 :前面提到的哈希算法 MD5 和 SHA 会使用位填充,即在数据块末尾添加一个额外的位,可能还会添加任意数量的零(例如 1000 00)。
- ANSI X9.23 标准 :采用字节大小的方法,在数据包后输出随机字节(1 字节等于 8 位)。
- 零填充 :在数据后添加随机数量的零,这种方法简洁且有效。

所有填充技术都能增强加密和/或哈希数据的安全性。

3. 加盐技术

加盐并非仅用于食品相关领域。在密码学中,它指的是在密钥/密码中添加额外的随机生成符号,而密钥持有者并不知晓这些符号。加盐后的安全性比单纯的密钥要高得多。盐字符串可以是任意长度,这里以 8 位(即 4 字节)的十六进制值为例。

加盐本质上能让即使是最容易猜到的密码(如“password”或“12345”)变得相对安全。加盐后的密钥通常会输入到哈希算法中以获得安全保障,同时还能抵御字典攻击(

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值